Penyakit katarak merupakan penyakit mata dengan jumlah penderita yang terus meningkat setiap tahunnya dan menjadi salah satu penyebab utama kebutaan. Katarak adalah kondisi lensa mata yang mengalami kekeruhan sehingga retina tidak dapat menggambarkan objek dengan jelas. Berdasarkan Badan Penelitian dan Pengembangan Kesehatan Kementrian Kesehatan RI pada tahun 2013 sekitar 1,8% dari 1 juta orang penduduk di Indonesia mengalami kebutaan akibat katarak. Separuh dari penderita tersebut berperilaku pasif dan belum menjalani pengobatan dikarenakan ketidaktahuannya terhadap penyakit katarak yang diderita. Hal ini menunjukkan bahwa kesadaran dan pengetahuan yang dimiliki penderita mengenai bahaya katarak masih kurang.
Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah sistem pengenalan penyakit mata katarak dengan menggunakan algoritma jaringan saraf tiruan. Kemudian metode klasifikasi yang digunakan yaitu Euclidean distance. Pengujian metode ini dilakukan dengan mengambil citra menggunakan webcam, kemudian nilai euclideannya dihitung dan dibandingkan dengan nilai Euclidean citra yang ada di arsip data kemudian dilakukan pengenalan citra menggunakan algoritma jaringan saraf tiruan.
Berdasarkan haasil penelitian dan pembahasan dapat disimpulkan bahwa dari sekian data sistem mampu mengenali penyakit katarak sebanyak sekian data dengan tingkat akurasi sistem sebesar 40 %.